Ta ksi??ka oferuje szczególow? eksploracj? sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), prezentuj?c podstawowe zasady, które definiuj? te szybko rozwijaj?ce si? dziedziny. Obejmuje ona podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji, takie jak sieci neuronowe, przetwarzanie j?zyka naturalnego, robotyka i systemy eksperckie, zapewniaj?c jednocze?nie dogl?bn? analiz? ró?nych technik uczenia maszynowego, w tym uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacniaj?cego.Zaczynaj?c od historii i rozwoju sztucznej inteligencji, ksi??ka wyja?nia podstawowe techniki, takie jak algorytmy wyszukiwania, reprezentacja wiedzy i procesy decyzyjne. Przechodz?c do ML, wprowadza nowoczesne algorytmy uczenia si?, techniki klasyfikacji i modele, takie jak drzewa decyzyjne, maszyny wektorów no?nych i sieci neuronowe. Omówiono równie? zaawansowane tematy, takie jak gl?bokie uczenie, sieci konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe.Ponadto w ksi??ce omówiono etyczne implikacje sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, wyzwania zwi?zane z ich rozwojem oraz ich transformacyjny wplyw na ró?ne sektory, od opieki zdrowotnej po finanse.